¿Qué sigue para Internet de las cosas?
La curva de madurez de la tecnología inicial para el desarrollo de iot solo se basa en un aumento en el número de sensores implementados y potenciales. Hoy, podemos mirar hacia el futuro y explorar algunos factores de éxito importantes. Tendencias futuras en el Internet de las Cosas , incluyendo Aplicaciones de iot , aportará beneficios económicos a los usuarios finales. También existe una tendencia hacia una mayor duración de la batería, que dura años. En cualquier sistema de monitoreo de iot inalámbrico , la transmisión de datos consume energía. Por lo tanto, la percepción y el procesamiento se realizan en los nodos de borde a través de particiones inteligentes, y la cantidad de datos se reduce (en un período más esporádico o más corto) a través de decisiones locales, aportando un valor agregado significativo al sistema iot. Finalmente, el elemento clave del futuro es la capacidad de operar de manera segura y confiable. Por lo tanto, para sistemas de iot exitosos, el enfoque del diseño de iot cambiará a indicadores clave de rendimiento, como sensores confiables y tiempo de actividad del sistema. Los analistas estiman que los sistemas de desarrollo de bajo costo se encuentran actualmente en el pico de inflación esperada. En los próximos dos a cinco años, diferenciados o especializados sensores de alta precisión y cadenas de señales analógicas se convertirá en la corriente principal y realmente impulsará el mercado de Internet de las cosas hacia el futuro. importancia de buenos datos Un proceso clave en los sistemas iot es la conversión de señales análogas dentro señales digitales . En pocas palabras, cuanto mejor sea la transformación, más útiles serán los datos. La tecnología de silicio innova para transformar e interpretar el mundo que la rodea, uniendo el mundo real y el digital a través de la detección, medición, interpretación y conectividad. La implementación de iot más eficaz es la capacidad de utilizar estos datos para determinar el cambio. Y el mejor cambio es el mayor valor para el cliente final, como una mayor eficiencia y una mayor seguridad, como en las fábricas, el aprendizaje automático no solo puede identificar cuándo pueden necesitar las máquinas para el mantenimiento predictivo en el futuro, sino que también puede identificar los detalles. y alcanzar un mayor nivel de reconocimiento, para determinar qué acción tomar (por ejemplo, para identificar un rodamiento de bolas específico en el desgaste del motor). Por lo tanto, la primera etapa de cualquier sistema iot es detectar, medir y luego convertir señales en tiempo real en datos analíticos. Lo bien que se complete esta etapa sentará las bases para el éxito futuro. Si se ingresan datos de información incorrecta, los resultados obtenidos de cualquier plataforma de nube de análisis de iot también serán incorrectos. Por lo tanto, los sistemas iot más exitosos deben tener niveles de medición y generación de informes que otros sistemas no pueden. Esto necesita mejorar la medición y l...